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李胜;王伟;姚梦翰;王俊宇;杜倩倩;李雪林;田新跃;曾静;邓颖;张涛;尹飞;马，岳

泊松平均最大似然中心惩罚估计量：一种新的估计量，用于更好地处理泊松回归中的多重共线性。 （英语） Zbl 07836549号

内尔统计局。 78，第1号，208-227（2024）.
摘要：泊松岭估计（PRE）是一种常用的参数估计方法，用于解决泊松回归（PR）中的多重共线性问题。然而，PRE将参数缩小到零，与实际关联相矛盾。在这种情况下，PRE往往不足以解决多重共线性问题。在这项工作中，我们提出了一种新的估计量，称为泊松平均最大似然中心惩罚估计量（PAMLPE），它将参数收缩为最大似然估计量的加权平均。我们进行了一项模拟研究和案例研究，以比较PAMLPE与现有估计量在均方误差（MSE）和预测均方误差（PMSE）方面的差异。这些结果表明，当真βs具有相同的符号和较小的变化时，PAMLPE可以获得比泊松岭估计、泊松刘估计和泊松K-L估计更小的MSE和PMSE（即更准确的估计）。因此，当已知真（β）的符号事先相同时，我们建议使用PAMLPE解决PR中的多重共线性。
©2023荷兰统计与运营研究学会

MSC公司：

62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

多重共线性;泊松惩罚估计量;泊松回归;收缩中心
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Li}等人，Stat.Neerl。78，编号1208-227（2024；兹bl 07836549）
全文： 内政部

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